确定隐函数中参数的最小二乘法

将最小二乘法推广到了隐函数情形，简化了一些实际问题的处理。文中给出了插值和非线性回归两种情况下的最小二乘法原理，并讨论了具体的算例。     

MRW模型参数识别的正则化方法及实证分析

基于经济学MRW模型,利用给定的资本存量时间序列数据,采用Tikhonov正则化的1阶数值微分估计方法和最小二乘法,对非稳定状态下的资本产出弹性的资本储蓄率进行估计,数值模拟验证了该算法的有效性,并借助我国1996—2011年的统计数据进行了实证研究.本文的估计方法为动态反映特定国家(或省、市)资本产出的弹性变化及经济增长研究提供了新思路,也为资本储蓄率的估算提出了新方法.     

粘弹性模型的参数换算研究

通过对常见的粘弹性材料模型的本构方程分析,将其变换为以应变量和应变率为自变量来表示的应力函数型本构关系;同时分析了不同本构方程间材料特性参数换算的问题,并提出了根据最小偏差平方和进行参数换算的方法和步骤;最后给出了计算实例,实现了给定材料在不同模型和不同受力条件下的材料的特性参数换算,并分析了由于换算带来的计算误差.     

半参数回归模型的渐近正态性

考虑半参数回归模型 yi=x′β+g(ti)+ei,1≤i≤n ,选择近邻函数为权函数,应用最小二乘法得到β、g(·)和σ2 的估计,讨论参数σ2 估计量的渐近性质.     

利用最小二乘法估算Shooman模型中的参数及其程序实现

本文给出Shooman模型中参数的一种有效的估算方法，能使整体性能最优的最小二乘法。并给出其具体的程序实现。     

索洛模型中参数确定方法的改进

对索罗模型进行了较为深入的研究,由中性技术进步的生产函数出,推导索罗增长速度方程;然后提出准确衡量技术进行速度ａ的公式,最后对产出的资本,劳动弹性系数α,β提出一种实用算法。     

利用抽水资料确定含水层参数的二分法

为了方便准确地利用非稳定流抽水资料确定含水层参数,根据目标函数最优值存在的条件,将最优化问题转化为一个一元非线性方程的求解问题．采用常用、简单、容易实现的二分法求其根,进而由求解结果求出含水层的水文地质参数．该方法克服了各种传统优化方法原理抽象、步骤繁杂及数值计算量大的缺点．最后通过实例分析发现,用该方法计算得到的水文地质参数与实测值十分接近．     

利用抽水资料确定含水层参数的二分法

为了方便准确地利用非稳定流抽水资料确定含水层参数,根据目标函数最优值存在的条件,将最优化问题转化为一个一元非线性方程的求解问题.采用常用、简单、容易实现的二分法求其根,进而由求解结果求出含水层的水文地质参数.该方法克服了各种传统优化方法原理抽象、步骤繁杂及数值计算量大的缺点.最后通过实例分析发现,用该方法计算得到的水文地质参数与实测值十分接近.     

基于最小二乘法的飞行员模型参数辨识

针对飞行员与飞机相匹配的特点,采用最小二乘法对飞行员模型进行参数辨识.根据Hosman感知模型的特点,确立待辨识参数,为提高辨识精度,重点分析了辨识数据野值的剔除和补正.在俯仰工况下,利用最小二乘递推算法辨识参数,并在研究用Boeing 737-800飞行模拟机上对该方法进行了试验验证.结果表明,飞行员模型的仿真输出曲线与飞行测试数据之间的升降舵角度误差小于0.3°,俯仰角误差小于0.5°,说明通过该方法获得的模型参数能够反映飞行员实际的操作行为.     

灰色模型参数辨识的新方法

给出了数列累加和的计算公式的定义，由累加和的运算得到了灰色模型参数的辩识方法，通过实例计算，该方法具有较高的预测精度，为实际应用提供了切实可行的方法。     

小应变土体硬化模型参数的敏感性分析及确定方法

小应变土体硬化(Hardening soil model with small strain stiffness, HSS)模型能够反映土体小应变阶段的非线性特性和应力相关性,在深基坑工程领域已被广泛应用,但由于参数众多,目前对参数确定方法尚缺乏系统研究。分析了HSS模型各参数的意义及常规确定方法,采用数值模拟方法开展了HSS模型参数的敏感性分析,基于统计的大量研究成果,建立了土体参数与孔隙比之间的非线性关系,进一步通过2处深基坑工程的变形分析进行验证。结果表明：在基坑数值分析中,参考动剪切模量 的敏感性最高,参考切线模量 的敏感性最低,建立的非线性关系能够较好的反映土体模量与孔隙比的相关性,围护结构侧移的计算值及实测值较为吻合,验证了提出的参数确定方法的适用性,可为相关工程提供参考。     

论最小二乘圆参数的算式

近来有人对最小二乘圆的参数,提出精确算式:a=1/n∑x_i,b=1/n∑y_i,R=1/n∑((x_i-a)~2+(y_i-b)~2)~(1/2)笔者按最小二乘原理推证:此式不能精确得到,并论证了此式的错误原因.     

基于最小二乘法的锂离子电池参数辨识方法研究

目的 针对使用戴维南等效电路模型对锂电池进行参数辨识不够精确的问题,提出一种二阶 RC 等效电路模型并对锂电池进行参数辨识。 方法 通过脉冲放电实验得到锂电池的相关数据,在 MATLAB 上使用最小二乘算法对所建立的二阶 RC 等效电路进行参数辨识,并对不同 SOC(State of Charge)下锂电池各个参数的变化情况进行分析,通过计算锂电池的端电压来判断参数辨识的精确度,最后将辨识结果与戴维南等效电路模型所辨识的结果进行对比并分析。 结果 随着锂电池 SOC 下降,锂电池的各个参数会有轻微的波动,在锂电池的 SOC 处在较低的水平时,锂电池的各个参数变化比较剧烈,这是由于锂电池的化学浓差极化所导致的,当将辨识的参数用来求解锂电池的端电压时,随着时间的推移,发现锂电池的端电压的误差波动比较稳定,且最大误差不超过 0. 05 V,反观使用戴维南等效电路模型求得锂电池的端电压误差波动比较大,且最大误差超过了 0. 08 V。 结论 在锂电池参数辨识上二阶 RC 等效电路比戴维南等效电路更加准确,能够更好地描述锂电池的动静态特性,为后续对锂电池的荷电状态估计提供了有力的基础。     

采用非线性最小二乘法的超级电容等效电路模型参数辨识

针对电动汽车混合储能系统中超级电容在传统模型参数辨识中误差较大、不利于估计其工作状态和进行系统能量管理的问题,提出了一种采用非线性最小二乘法的等效电路模型参数辨识方法。为了精确表征超级电容内部电荷再分配过程及其端电压特性,减小模型误差,该方法首先在超级电容三分支等效电路模型的基础上,分析超级电容充、放电过程中内部的电荷再分配过程;然后,利用粒子群算法分段辨识得到模型参数初值;最后,在所得模型参数初值的基础上采用基于信赖域的非线性最小二乘法对模型参数进行优化。采用超级电容进行多组恒流充、放电实验,结果表明,在不同充、放电条件下,模型计算的端电压与对应实验测试端电压的平均绝对百分误差均在0.5%以内,由此验证了基于非线性最小二乘法参数辨识的有效性和准确性。     

基于粒子群-最小二乘法的岩石流变模型参数反演

为解决参数数量随加载级数增加而成倍增加,对参数反演带来困难这一问题,在分级加载蠕变模型中,根据粒子群算法和最小二乘法对参数反演的特点,先采用粒子群算法(PSO)对模型参数进行反演得到一个全局次优粒子,再将其作为初始值对模型参数进行最小二乘法反演.工程实例表明,粒子群-最小二乘法反演可以很好地应用于分级加载蠕变模型的参数反演.     

可识别联立方程组模型的一种参数估计方法

在可识别的条件下构造出一种线性联立方程组模型中参数估计方法.该方法具有相合性和渐近正态性,并且比二步最小二乘法计算量小.数据模拟结果表明,我们所提方法在某些方面好于间接最小二乘法,其估计精度接近于二步最小二乘法和三步最小二乘法.     

电路系统的参数识别问题及其处理方法

在电路系统里存在着参数识别问题,为了快速准确求出这类非线性问题的解,本文采用数值逼近和最小二乘原理的方法,可准确地识别出电路系统中的参数数值,这对于复杂电路系统评价和分析设计以及对于实际应用都有着十分重要的意义。     

用最小二乘法确定太阳电池电参数

太阳电池的电参数(串联电阻、并联电阻、暗电流、理想化因子及光生电流等)是分析太阳电池特性的重要参量。本文根据标准光照条件AM1.5(或AM0)下对电池测得的一组电流I和电压C值(I,V),采用最小二乘法,令由计算得出的上述各电参数所确定的I-V曲线与所测得的这一组(I,V)值有最佳的逼近,从而求出各电参数,为了加快运算速度,本文还提出了一组估算电参数初值的公式。     

一种新的地基参数确定方法

在分析水平层状地基运动特征的基础上,运用最小二乘识别理论,通过迭代求解基岩输入运动加速度值,建立了层状地基参数的时域识别方法,并利用地基模型实验数据,实施了层状地基的参数识别过程.计算结果表明,该方法产生良好的地基参数估计.     

PA误差下的半参数回归模型估计的矩相合性

在误差为正相协(PA)序列情形下,利用最小二乘法和一般非参数统计方法,在适当的条件下,证明了半参数回归模型估计量具有矩相合性.